SearchOS-V1: ロバストなオープンドメイン情報探索エージェント協調に向けて

要旨

近年のツール統合型大規模言語モデルの進展により、ウェブ検索は情報探索エージェントの中核的能力となった。しかし、相互作用履歴が増大するにつれ、エージェントはタスクの進捗を追跡することがますます困難になっている。検索試行が有用な証拠を得られなかった場合、現在の単一エージェントおよびマルチエージェントシステムは反復ループに陥り、検索予算を浪費し、最終的な出力の品質と完全性を損なう可能性がある。本稿では、脆弱で暗黙的な検索進捗を明示的で永続的かつ共有可能な状態に変換するシステムレベルのマルチエージェントフレームワークであるSearchOSを提案する。まず、オープンドメイン情報探索を、根拠付き引用を伴う関係スキーマ補完として定式化する。これにより、エージェントはエンティティを発見し、リンクされたテーブル間で属性を入力し、各値をソースエビデンスに固定する。次に、Search-Oriented Context Management (SOCM)を設計し、進化する状態をフロンティアタスク、エビデンスグラフ、カバレッジマップ、失敗記憶に外部化する。SOCMに基づき、SearchOSはパイプライン並列スケジューリング機構を適用し、サブエージェントの実行を重複させ、未解決のカバレッジギャップを対象としたタスクで解放されたスロットを継続的に補充することで、利用率とスループットを向上させる。検索エージェントのスケジューリングと実行制御のために、SearchOSはSearch Tool Middleware Harnessを導入し、モデルとツールの相互作用をインターセプトして根拠付き証拠を記録し、停滞や予算枯渇に反応する。さらに、戦略スキルとアクセススキルからなる再利用可能な階層的スキルシステムを提供し、エージェントの検索プロセスを強化し、実行間で失敗した検索パターンの反復を回避する。WideSearchおよびGISAにおいて、SearchOSは評価されたすべての単一エージェントおよびマルチエージェントベースラインの中で全指標でトップとなり、堅牢な情報探索協調への道を切り開く。

English

Recent advances in Tool-Integrated Large Language Models have made web search a core capability of information-seeking agents. However, as interaction histories grow, agents increasingly struggle to track task progress. When search attempts fail to yield useful evidence, current single- and multi-agent systems can become trapped in repetitive loops, wasting search budgets and ultimately compromising the quality and completeness of the final output. We introduce SearchOS, a system-level multi-agent framework that turns fragile, implicit search progress into explicit, persistent, and shared state. First, we formulate open-domain information seeking as relational schema completion with grounded citations, where agents discover entities, populate attributes across linked tables, and anchor each value to source evidence. Then we design Search-Oriented Context Management (SOCM), which externalizes the evolving state into Frontier Task, an Evidence Graph, a Coverage Map, and Failure Memory. Built on SOCM, SearchOS applies a pipeline-parallel scheduling mechanism that overlaps the execution of sub-agents and continuously refills freed slots with tasks targeting unresolved coverage gaps to improve utilization and throughput. To schedule and control the execution of search agents, SearchOS introduces a Search Tool Middleware Harness that intercepts model and tool interactions to record grounded evidence and react to stalls or budget exhaustion, and provides a reusable hierarchical skill system comprising strategy and access skills to augment the agents' search process and avoid repeating failed search patterns across runs. On WideSearch and GISA, SearchOS leads all metrics among the evaluated single- and multi-agent baselines, paving the way toward robust information-seeking collaboration.

SearchOS-V1: ロバストなオープンドメイン情報探索エージェント協調に向けて

SearchOS-V1: Towards Robust Open-Domain Information-Seeking Agent Collaboration

要旨

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